应用乘积季节模型与指数平滑模型预测上海市肺结核疫情

摘要

目的:探讨利用两种时间序列模型预测上海肺结核发病趋势的可行性,为制定上海地区肺结核预防控制策略提供科学依据.方法:收集上海市2007年1月-2018年6月传染病历史疫情资料,对2007年1月-2017年12月肺结核月发病人数分别采用自回归移动平均模型(ARIMA)乘积季节模型与指数平滑模型进行拟合,预测2018年1-6月的肺结核月发病人数,并与真实值进行比较.结果:ARIMA(0,1,1)×(1,1,2)12为乘积季节模型的最优模型,均方根误差(RMSE)为76.27,2018年1-6月预测值的相对误差和为0.402;运用指数平滑法构建的最优模型是Holt-Winters加法指数平滑,均方根误差(RMSE)为69.61,2018年1-6月预测值的相对误差和为0.292.结论:指数平滑模型拟合效果较好,预测精度更高,对上海市肺结核疫情的防控具有一定的指导意义.